Backbone 第32页

mmdetection算法之DETR（0）

DETR基本网络结构backbone:resnet50输出的最后一层neck:无head:transformer，编解码+FFN+最后的预测分类和回归一、模型输出我们直接看经过resnet50特征提取后的

AI、明察秋毫·2022-06-10 07:00

YOLO_v4讲解

文章目录一：YOLO_v4的出现二：yolov4的创新点三：输入端【数据增强Mosaic】【SAT自对抗训练】【cmBN】[LabelSmoothing]四：BackBone【CSPDarknet53】

江南綿雨·2022-06-09 20:52

【项目实践】YOLO V4万字原理详细讲解并训练自己的数据集（pytorch完整项目打包下载）...

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录1、什么是YOLOV42、YOLOV4结构解析2.1、主干特征提取网络Backbone3、特征金字塔4、YoloHead利用获得到的特征进行预测

小白学视觉·2022-06-09 20:51

综述：轻量级CNN架构设计

卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率

Tom Hardy·2022-06-09 07:52

yolox-backbone详解之CSPLayer（含代码

densenetdensenet评价优点：1.更强的梯度流动2.减少了参数数量3.保存了低维度的特征缺点：进行了多次concat操作，导致显存占用过大cspdensenet评价：优点：1.加强CNN的学习能力2.消除计算瓶颈3.降低内存成本在此进行对比，densenet:64*64*1*1+64*64*3*3+64*64*1*1=45056cspdensenet:(64*32*1*1)*2+32*

暄染落墨·2022-06-08 07:43

yolox全解析

模型图:网络模型分为四个部分：1.输入端、2.backbone、3.neck、4.预测端每个部分的创新，关键点是：1.输入端：mosaic，mixup图像增强2.backbone：CSPLayer层，silu

暄染落墨·2022-06-08 07:43

（转载）yolov5理论学习笔记

不过这种也是最难的第二种：守正出奇的创新，比如将图像金字塔改进为特征金字塔第三种：各种先进算法集成的创新，比如不同领域发表的最新论文的tricks，集成到自己的算法中，却发现有出乎意料的改进对象检测网络的通用架构：1）Backbone

Activewaste·2022-06-07 07:29

YOLOv5 网络架构与组件（二）

文章目录1.YOLOV5组成2.YOLOV5网络结构3.各个模块的介绍4.YOLOv5灵活配置不同复杂度的模型1.YOLOV5组成Backbone:Focus,BottleneckCSP,SPPHead

@BangBang·2022-06-01 18:58

yolox网络结构

YOLOX((backbone):YOLOPAFPN((backbone):CSPDarknet((stem):Focus((conv):BaseConv((conv):Conv2d(12,32,kernel_size

花花花哇_·2022-06-01 18:24

2022年新版YOLO解读(PP-YOLOE)

1、设计机制该检测器的设计机制包括：Anchorfree无锚盒机制可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet+RMN

Tom Hardy·2022-05-30 07:53

【深度学习】基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现

helton_yan@CSDN（已授权）来源丨https://blog.csdn.net/SESESssss/article/details/114340066编辑丨极市平台导读本文基于代码实战复现了经典的Backbone

风度78·2022-05-29 07:38

今日AI：YOLOv5多种backbone、模型压缩代码库开源；FastAI 发布 PyTorch 学习免费书...

点击下方卡片，关注AIZOO公众号AI重磅干货，第一时间送达今天，分享一个新发布的基于YOLOv5的开源库，提供了多种backbone和压缩工具，以及FastAI发布的一本电子书。

u010900574·2022-05-28 07:08

基于Pytorch的YoLoV4模型代码及作品欣赏

文章目录一、前言二、YoLoV4的作品欣赏三、YoLo模型的源代码Backbone:Neck:Head:四、写在最后一、前言在正式文章开始前，先写几句废话把。。。

使者大牙·2022-05-28 07:58

基于Pytorch的YoLoV5 backbone 复现(上)

文章目录前言网络结构参考设计图Focus模块Conv卷积模块残差模块C3模块lxsm的区别前言现在我们来做一个简单的总结，最近也是在复盘嘛，看看这个学期阶段的学习成果，巩固和增强，系列笔记还在整理，我给自己的复盘时间大概是1个月左右，这个礼拜当然是有关于深度学习的内容主要是YOLO，下周是自己课内的东西。这篇博文也是准备了两天左右，仔细瞅了瞅V1~V3的论文，V4,V5我还没看，因为从发展的角度来

Huterox·2022-05-28 07:11

通过底层源码理解YOLOv5的Backbone

目录YOLOv5的Backbone设计1Backbone概览及参数1.1Param1.2backbone1.3Exp2Backbone组成3.1CBS3.2CSP/C33.2.1CSP结构3.2.2Bottleneck3.3SSPFYOLOv5s

·2022-05-27 14:33

机械臂抓取学习笔记*（用于机器人抓取检测和RGB语义分割的端到端可训练深度神经网络）

机械臂抓取学习笔记（略读）原文名称写在前面摘要相关工作机器人抓取检测语义分割方法Backbone抓取检测语义分割融合head总结原文名称End-to-endTrainableDeepNeuralNetworkforRoboticGraspDetectionandSemanticSegmentationfromRGB

ljc_coder·2022-05-27 07:08

我用YOLO-V5实现行人社交距离风险提示，代码开源！

比如输入端采用mosaic数据增强，Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方

Amusi（CVer）·2022-05-26 07:03

怎样将paddlepaddleOCR的模型转换为pytorch模型

目的：将paddlepaddleocr的字符识别模型转换为pytorch的模型过程：mobilenetv3_small的小模型在转换过程中成功转换了backbone的参数，但是head（两个双向LSTM

猫猫与橙子·2022-05-24 07:43

CVPR 2022 论文

CVPR2022论文提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录CVPR2022论文BackboneCLIPGANNASOCRNeRFVisualTransformerBackbone

不太地道的SLAM小白·2022-05-22 07:46

FCOS论文及源码详解(五)

train_net.py→train()开头→build_detection_model()→GeneralizedRCNN→build_backbone(),

Ashley-Yu·2022-05-21 18:58

【图像分类】学习率更新策略/优化器

项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones项目说明：开箱即用，涵盖主流模型的图像分类|主干网络学习/对比/魔改项目在models下的配置文件中，学习率更新方式以及参数均在

啥都生·2022-05-21 17:45

【学习-目标检测】目标检测之—FPN+Cascade+Libra

从上图中可以看到，在图像进入backbone进行特征提取后，分

helloworld_Fly·2022-05-21 10:08

【项目一、xxx病虫害检测项目】1、SSD原理和源码分析

目录前言一、SSDbackbone1.1、总体结构1.2、修改vgg1.3、额外添加层1.4、需要注意的点二、SSDhead2.1、检测头predictor2.2、生成defaultbox2.3、计算分类回归损失

满船清梦压星河HK·2022-05-21 07:32

【项目二、蜂巢检测项目】二、模型改进：YOLOv5s-ShuffleNetV2

目录前言一、蜂巢数据集二、YOLOv5s-ShuffleNetV2的实现2.1、backbone部分2.1.1、Focus替换2.1.2、所有Conv+C3替换为Shuffle_Block2.1.3、砍掉

满船清梦压星河HK·2022-05-21 07:02

保姆级使用PyTorch训练与评估自己的Wide ResNet网络教程

文章目录前言1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-05-20 15:21

CV计算机视觉（10）——图像迁移之风格迁移（学习图片噪声and学习模型参数）

目录前言二、风格迁移ImageStyleTransfer1.假设2.假设带来的问题3.做风格迁移的思路(1)backbone(2)contentloss(3)styleloss(4)Combinecontentsandstyles

schedule list·2022-05-17 07:00

MMDetection系列之（自定义模型）

backbone:通常是一个FCN网络提取特征地图，如ResNet,MobileNet。neck:在脊骨和头部之间的部位，如:FPN,PAFPN…head:用于特定任务的组件，如框预测、掩码预测等。

qq_41627642·2022-05-15 07:19

基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（1）——backbone网络结构

主要从以下几个部分剖析yolov4：1.YOLOV4的backbone网络结构（本博客）2.YOLOV4的NECK和YoloHead3.YOLOV4的Loss和Input4.YOLOV4的创新点以及一些

xiaoyang0307·2022-05-14 07:55

从DETR backbone 的NestedTensor 到DataLoader, Sampler,collate_fn，再到DETR transformer

1.背景：在DETR中backbone中，resnet50的构建继承了backbonebase的类，backbonebase的前向过程如下，这里引入了NestedTensor类。

wangshuaixian·2022-05-13 07:46

deeplab-v3+原理详解

目录一、deeplab-v3+提出原因与简单介绍二、deeplab-v3+网络结构图三、Encoder1、Backbone（主干网络）——modifiedalignedXception改进后的ResNet

tt丫·2022-05-12 07:51

深度学习之学习（3-4）YOLOV3

从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在Y

light169·2022-05-11 07:12

Pytorch搭建YoloV4目标检测平台实现源码

目录什么是YOLOV4YOLOV4结构解析1、主干特征提取网络Backbone2、特征金字塔3、YoloHead利用获得到的特征进行预测4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制YOLOV4的训练1、YOLOV4

·2022-05-09 15:56

使用PyTorch训练与评估自己的PoolFormer网络

文章目录前言1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones

啥都生·2022-05-07 16:01

MobilenetV1、V2、V3系列详解

Mobilenet系列模型作为当前主流的端侧轻量级模型被广泛应用，很多算法都会使用其作为backbone提取特征，这一章对Mobilenet系列模型做一个总结。

Turned_MZ·2022-05-06 07:38

论文阅读 - Video Swin Transformer

文章目录1概述2模型介绍2.1整体架构2.1.1backbone2.1.2head2.2模块详述2.2.1PatchPartition2.2.23DPatchMerging2.2.3W-MSA2.2.4SW-MSA2.2.5RelativePositionBias3

zjuPeco·2022-05-05 07:05

Swin Transformer测试过程

整体结构由四部分构成：backbone、neck、rpn_head、roi_head。

杀生丸变大叔了·2022-05-05 07:49

全网首发，Swin Transformer+FaceNet实现人脸识别

目录一、简介二、SwinTransformer作为Backbone1.SwinTransformer整体结构2.PatchEmbed=PatchPartition+LinearEmbedding3.SwinTransformerBlock

普通网友·2022-05-05 07:00

YOLOV4学习小总结

目录前言1.backbone2.neck3.head4.数据增强5.训练技巧6.训练损失前言论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934YOLOV4就是筛选了一些从YOLOV3

Haohao+++·2022-05-04 07:59

【TPAMI 2022】A Survey on Vision Transformer

WHATContents2.FormulationofTransformer2.1Self-Attention2.2OtherKeyConceptsinTransformer3VISIONTRANSFORMER3.1BackboneforRepresentationLearning3.1.1PureTransformer3.1.2TransformerwithConvolution3.1

_Summer tree·2022-05-03 07:47

计算机视觉基础知识归纳（三）-目标检测

计算机视觉基础知识归纳（三）-目标检测在目标检测中我们把大致分为三个模块：backbone，neck，headbackbone在我们的目标检测网络中，backbone是初步的特征提取，随后将这些提取到的特征图送入

zyfone_cs·2022-05-01 19:20

YOLO系列改进

来源详解YOLOv1BACKBONEGoogleNet缺陷输入图像必须是固定尺寸输出层是全连接层每个网格只输出一个类别训练依赖于物体标注，泛化能力差。

洛北辰南·2022-04-30 09:25

深度详解ResNet到底在解决一个什么问题？

虽然ResNet发布于2015年，但目前仍有大量CV任务用其作为backbone。截止2020年5月1日，ResNet的引用量已达到44224

小白学视觉·2022-04-30 07:47

ResNet到底在解决一个什么问题呢？

ResNet发布于2015年，目前仍有大量CV任务用其作为backbone（尤其是顶会实验比较），而且当前很多网络都在使用残差模块。DeepResidualLear

Amusi（CVer）·2022-04-30 07:38

【YOLOV5-5.x 源码解读】yolov5s.yaml

目录前言1、参数配置2、anchors配置3、backbone4、head5、整体模型总结Reference前言源码：YOLOv5源码.链接:【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航.注释版全部项目文件已上传至

满船清梦压星河HK·2022-04-28 07:23

YOLOV5解析

网络由三个主要组件组成：1）Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。2）Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。

咆哮的大叔·2022-04-28 07:16

【GAN 02】GAN在风格迁移上的应用

本文是对http://www.seeprettyface.com/research_notes.html的学习笔记1.CycleGAN：在传统风格迁移算法中：认为backbone的浅层包含纹理、颜色信息

zzl_1998·2022-04-26 07:11

YOLO v5算法详解

其中：(1)Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2)Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。(3)

一顿能吃五大海碗啊啊啊·2022-04-25 07:12

JavaScript 框架之战结束：React 是最终赢家？

参与者自从JavaScript这场框架“战争”开始以来，Backbone与Sencha等框架逐渐“体力不支”，在战斗中倒下了，它们所遗留下的只有大量需要维护的代码。而存活下来的，像

CSDN资讯·2022-04-21 09:21

mmdetection源码解析

mmdetection开源代码链接：第一章架构设计与实现配置文件:config每个配置文件里有一个metafile.yml的配置文件，给了一个系列(colletions)下的不同实现（不同backbone

yuyuelongfly·2022-04-15 07:21

yolo5的改进策略

目录1、DataAugmentation2、AutoLearningBoundingBoxAnchors-自适应锚定框3、Backbone-跨阶段局部网络(CSP，CrossStagePartialNetworks

DLANDML·2022-04-14 16:46

推荐频道

Backbone